LLMを活用したマルウェアコードの難読化解析と動的検知手法

LLMを活用したマルウェアコードの難読化解析と動的検知手法とは

LLMを活用したマルウェアコードの難読化解析と動的検知手法とは、大規模言語モデル（LLM）の高度な言語理解能力とパターン認識能力を応用し、悪意のあるソフトウェア（マルウェア）の解析と検出精度を高める技術です。サイバー攻撃者がマルウェアの検出を回避するために用いる難読化技術（コードの複雑化や暗号化など）を、LLMがその構造や意図を分析することで解除し、本来の悪性機能を特定します。また、実際にマルウェアを実行環境で動作させ、その振る舞いを監視する動的検知において、LLMが異常な行動パターンをリアルタイムで認識し、未知の脅威を迅速に特定する手法も含まれます。これは、AIの進化により巧妙化するサイバー攻撃に対抗するための重要な防御策の一つとして注目されています。

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